La donnée financière et comptable des entreprises est tellement opaque et déstructurée qu’il leur est impossible d’en tirer les fruits. Elle est souvent perdue dans des tableaux au sein de divers documents PDF ou même images.

Il est aujourd’hui possible d’extraire et structurer la donnée de ces tableaux pour l’exploiter au maximum : opportunités d’économies, détection d’erreurs, gestion de la dépense.

On vous présente les principales techniques d'intelligence artificielle utilisées pour détecter et extraire les tableaux de documents, et des conseils concrets pour aider vos développeurs à mettre en œuvre ces solutions dans vos propres projets.

Techniques d'IA pour la Détection et l'Extraction de Tableaux

Vision par Ordinateur

La vision par ordinateur joue un rôle déterminant dans la détection des tableaux. Les méthodes courantes incluent l'utilisation de réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour identifier les structures tabulaires dans les documents.

Ces réseaux peuvent être entraînés sur des jeux de données étiquetés pour apprendre à reconnaître les bordures et les cellules des tableaux.

Technique Clé : YOLO (You Only Look Once)

• Description : YOLO est une méthode de détection d'objets qui divise une image en une grille et prédit simultanément plusieurs boîtes englobantes et probabilités de classe pour ces boîtes.
• Avantages : Vitesse et précision. YOLO peut traiter des images en temps réel, ce qui est essentiel pour les applications nécessitant une analyse rapide de documents volumineux.

Compréhension du Langage Naturel (NLP)

Une fois les tableaux détectés, l’étape suivante est leur extraction et leur compréhension. Les techniques de NLP sont utilisées pour interpréter les données contenues dans les tableaux et pour les structurer de manière exploitable.

Technique Clé : Transformer Models (e.g., BERT, GPT)

• Description : Les modèles transformers sont utilisés pour comprendre le contexte des mots et des phrases dans un tableau, permettant ainsi une extraction précise des données.
• Avantages : Ces modèles peuvent traiter des informations complexes et extraire des relations sémantiques et pragmatiques entre les données, rendant l'analyse plus pertinente et précise.

Méthodes Combinées

La combinaison de la vision par ordinateur et du NLP permet d'obtenir les résultats plus robustes. Par exemple, une approche courante consiste à utiliser la vision par ordinateur pour détecter les tableaux et ensuite appliquer des techniques de NLP pour extraire et structurer les données.

Exemple d'Approche Combinée chez Koncile

• Étape 1 : Détection de Tableaux avec CNN : Utilisation de réseaux de neurones convolutifs pour détecter les zones de tableaux dans les documents.
• Étape 2 : Extraction de Données avec NLP : Utilisation de modèles de type transformer pour extraire et structurer les données à partir des tableaux détectés.

Conseils Pratiques pour l'Implémentation

1. Préparation des Données

La qualité des données d'entraînement est cruciale pour les performances des modèles d'IA. Assurez-vous d'avoir un jeu de données diversifié et bien étiqueté. Incluez différents types de documents et de formats de tableaux pour rendre votre modèle plus robuste.

2. Choix des Modèles

• Pour la Détection de Tableaux : Optez pour des modèles CNN bien établis comme YOLO ou Mask R-CNN.
• Pour l'Extraction de Données : Utilisez des modèles transformers comme BERT ou GPT-4, qui ont démontré leur efficacité dans la compréhension du langage naturel.

3. Entraînement et Validation

Séparez votre jeu de données en ensembles d'entraînement et de validation. Utilisez des techniques de validation croisée pour évaluer la performance de vos modèles et éviter le sur-apprentissage.

4. Optimisation et Déploiement

Après avoir entraîné vos modèles, optimisez-les pour une utilisation en production. Cela peut inclure la compression des modèles pour les rendre plus légers et plus rapides, ainsi que la mise en place d'infrastructures robustes pour gérer les demandes en temps réel.